数据透视表

pivot table （透视表）

pands.pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None, aggfunc=’mean’, fill_value=None, margins=False, dropna=True, margins_name=’All’)

#参数名称 说明
#data 接收DataFrame。表示创建表的数据。无默认。
#values 接收字符串。用于指定想要聚合的数据字段名，默认使用全部数据。默认为None。
#index 接收string或list。表示行分组键。默认为None。
#columns 接收string或list。表示列分组键。默认为None。
#aggfunc 接收functions。表示聚合函数。默认为mean。
#margins 接收boolearn。表示汇总（Total）功能的开关，设为True后结果集中会出现名为“ALL”的 行和列。默认为True。
#dropna  接收boolearn。表示是否删掉全为NaN的列。默认为False。

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({"A": ["foo", "foo", "foo", "foo", "foo",
                         "bar", "bar", "bar", "bar"],
                   "B": ["one", "one", "one", "two", "two",
                         "one", "one", "two", "two"],
                   "C": ["small", "large", "large", "small",
                         "small", "large", "small", "small",
                         "large"],
                   "D": [1, 2, 2, 3, 3, 4, 5, 6, 7],
                   "E": [2, 4, 5, 5, 6, 6, 8, 9, 9]})
df

table = pd.pivot_table(df, values='D', index=['A', 'B'],
                    columns=['C'], aggfunc=np.sum)
table

table = pd.pivot_table(df, values='D', index=['A', 'B'],
                    columns=['C'], aggfunc='sum', fill_value=0) #填充值
table